You need to enable JavaScript to run this app.
最新活动
产品
解决方案
定价
生态与合作
支持与服务
开发者
了解我们

C - 计算从特定日期开始的分钟数

下面是一个示例代码,用于计算从特定日期开始的分钟数:

#include <iostream>
#include <chrono>

int main() {
  // 定义特定日期
  std::chrono::system_clock::time_point specific_date = std::chrono::system_clock::now();

  // 获取当前时间
  std::chrono::system_clock::time_point current_time = std::chrono::system_clock::now();

  // 计算时间差,以分钟为单位
  std::chrono::duration<int64_t, std::ratio<60>> minutes = std::chrono::duration_cast<std::chrono::minutes>(current_time - specific_date);

  // 输出分钟数
  std::cout << "Minutes since specific date: " << minutes.count() << std::endl;

  return 0;
}

这段代码使用了C++标准库中的chrono库,它提供了一个高精度的时间库。首先,我们定义了一个特定日期,这里使用了std::chrono::system_clock::now()函数获取当前时间作为特定日期。然后,我们再次使用std::chrono::system_clock::now()函数获取当前时间,计算时间差,并将时间差转换为以分钟为单位的整数值。最后,我们输出计算得到的分钟数。

需要注意的是,这段代码只能计算特定日期到当前时间的分钟数,如果你要计算特定日期到另一个日期的分钟数,你可以将另一个日期作为特定日期。

本文内容通过AI工具匹配关键字智能整合而成,仅供参考,火山引擎不对内容的真实、准确或完整作任何形式的承诺。如有任何问题或意见,您可以通过联系service@volcengine.com进行反馈,火山引擎收到您的反馈后将及时答复和处理。
展开更多
面向开发者的云福利中心,ECS 60元/年,域名1元起,助力开发者快速在云上构建可靠应用

社区干货

湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666887&x-signature=ShAX14gG%2F8K4vARBkYeoBtNz2ac%3D)第一阶段,一般被称为传统仓,一种从 1980 年开始的基于传统数据库技术来做的 BI 分析场景。在这种架构下,通常计算和存储是... 这个时候会去请求到 Bytelake 的 Partition Service 做过滤,接着会根据分区信息去扫描文件,在此过程中会去请求 Timeline Service 获取对应的 Timeline 信息。接下来,基于 Timeline 的信息时间去 Snapshot Service ...

火山引擎 Iceberg 据湖的应用与实践

> 在云原生计算时代,云存储使得海量据能以低成本进行存储,但是这也给如何访问、管理和使用这些云上的数据提出了挑战。而 Iceberg 作为一种云原生的表格式,可以很好地应对这些挑战。本文将介绍火山引擎在云原生计... 一边是 Flink 作业向 Iceberg 流式 Upsert 数据,另一边是 Flink 做批式的 OLAP 查询。这个场景的特点在于:- 流式 Upsert 带来了分钟级的高频率 Commit;- OLAP 查询的并发度高、对响应时间的要求也高。因此...

干货|8000字长文,深度介绍Flink在字节跳动据流的实践

UserAction据会和服务端展现等数据在推荐Joiner任务的分钟级窗口中进行拼接Join,产出Instance训练样本。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e61a60ba34a2438da1afb44af2a031bb~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=7WFdoJfBRbFD59yKIuielfWfhQo%3D)举个例子:一个客户端的文章点赞埋点描述了用户在一个时间点对某一篇文章进...

干货|字节跳动据技术实战:Spark性能调优与功能升级

(LakeHouse Analysis Service)湖仓一体分析服务,包含批流一体 SQL,以及Spark/Presto多个计算引擎,其中LAS Spark作为高效的批式计算引擎,字节内部日均处理EB级据,全覆盖离线ETL场景。 ![picture.image]... 本质上是将数据量较小的分区自动合并成一个物理分区。 比如我们对于A、B分区来说,本身数据量较大,则还是放到各自单独的物理分区。但对剩余的分区,我们将根据指定的规则进行分区合并。其中C和D分区的数据...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

C - 计算从特定日期开始的分钟数-优选内容

时间日期
支持时区。所有的时间日期函数都可以在第二个可选参数中接受时区参数。示例:Asia / Yekaterinburg。在这种情况下,它们使用指定的时区而不是本地(默认)时区。SELECT toDateTime('2016-06-15 23:00:00') AS time, to... (这并非总是如此 - 即使在莫斯科时钟在不同的时间两次改变)。 toMinute将DateTime转换为包含一小时分钟数(0-59)的UInt8数字。 toSecond将DateTime转换为包含一分钟中秒数(0-59)的UInt8数字。 闰秒不计算在内。 t...
湖仓一体架构在 LAS 服务的探索与实践
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666887&x-signature=ShAX14gG%2F8K4vARBkYeoBtNz2ac%3D)第一阶段,一般被称为传统仓,一种从 1980 年开始的基于传统数据库技术来做的 BI 分析场景。在这种架构下,通常计算和存储是... 这个时候会去请求到 Bytelake 的 Partition Service 做过滤,接着会根据分区信息去扫描文件,在此过程中会去请求 Timeline Service 获取对应的 Timeline 信息。接下来,基于 Timeline 的信息时间去 Snapshot Service ...
火山引擎 Iceberg 据湖的应用与实践
> 在云原生计算时代,云存储使得海量据能以低成本进行存储,但是这也给如何访问、管理和使用这些云上的数据提出了挑战。而 Iceberg 作为一种云原生的表格式,可以很好地应对这些挑战。本文将介绍火山引擎在云原生计... 一边是 Flink 作业向 Iceberg 流式 Upsert 数据,另一边是 Flink 做批式的 OLAP 查询。这个场景的特点在于:- 流式 Upsert 带来了分钟级的高频率 Commit;- OLAP 查询的并发度高、对响应时间的要求也高。因此...
干货|一套架构框架满足流批据质量监控
主要就是计算出来的速度是否够快,这点在数据质量监控中可以体现在监控结果数据是否在指定时间点前计算完成。* **规范性**:指数据是否按照要求的规则进行存储,如邮箱校验、IP 地址校验、电话格式校验等,具有一定的语义意义。* **唯一性:**指数据是否有重复,如字段的唯一值、字段的重复值等。我们对数据质量有一些流程和规范,并针对上述一些维度开发了一套数据质量平台,主要关注数据质量及其生产链路。![picture.i...

C - 计算从特定日期开始的分钟数-相关内容

干货|字节跳动据技术实战:Spark性能调优与功能升级

(LakeHouse Analysis Service)湖仓一体分析服务,包含批流一体 SQL,以及Spark/Presto多个计算引擎,其中LAS Spark作为高效的批式计算引擎,字节内部日均处理EB级据,全覆盖离线ETL场景。 ![picture.image]... 本质上是将数据量较小的分区自动合并成一个物理分区。 比如我们对于A、B分区来说,本身数据量较大,则还是放到各自单独的物理分区。但对剩余的分区,我们将根据指定的规则进行分区合并。其中C和D分区的数据...

字节跳动 EB 级 Iceberg 据湖的机器学习应用与优化

这些据还支持法团队的特征调研、特征工程,并为模型的迭代和优化提供基础。目前字节跳动以及整个业界在机器学习和训练样本领域的一些趋势如下: 首先,**模型** **/样本** **越来越大**。随着模型参数的增多,为了训练这些庞大的模型需要更多、更丰富的训练数据来确保模型的准确性和泛化能力。其次,**训练算力越来越强**。在过去,训练一个机器学习模型可能需要数周甚至数月的时间。然而,如今基于更好的模型架构和高速显卡...

OLAP 在火山引擎 EMR 的最佳实践

据分析的时效性要求变高,当前架构中存储和计算资源耦合,不同业务、时段及用户对二者要求往往不同,导致集群响应不够及时等问题。本文重点分享OLAP在火山引擎EMR上的云原生能力及在火山相关客户中的应用实践。> 本文来源于火山引擎 EMR 团队大数据工程师琚克俭在【DataFunSummit 2023:OLAP 引擎架构峰会 - OLAP 最佳实践论坛】的同名主题分享。# EMR产品概述首先分享一下EMR产品的优势,以及可服务的场景。![picture.i...

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文

**面向于注重吞吐的服务或者计算相关的服务,最好不要加入K8s的相关探针,而是加入其他监控,否则很容易再负载较高的时候,把你的服务直接干掉。我们采用了加入了预警,通过对比业务据来确认是否真正服务假死或者夯住了。**- **面向于注重用户体验和响应时间的相关服务,我们是将根据量的大小,在不同的时间范围内切换不同的配置,降低探针出现的误判问题。当然你也可以是定义 TCP 的存活探测代替Http探测!**##### 问题2 — 预警...

常用函介绍

1. 概述 产品支持多种函,包括数值、文本、时间、数组等,在使用过程中,可以在数据集、仪表盘中通过添加公式/函数的方式,进行多样化的计算。由于,产品提供基于 ClickHouse 的数据导入和查询服务,因此本文仅介绍相关... 可能因为超时而查不出数,不建议使用。 quantileExact(0.5)(x) 返回 x 的 0.5 分位数 3. 日期函数 3.1 常用函数快速入门日期函数用于作时间格式转换、时间处理、获取指定日期等。 3.1.1 将文本转换为时间日期格式...

基于火山引擎 EMR 构建企业级据湖仓

Codegen 跟向量化,都是从数据仓库而不是 Hadoop 体系的产品中长出来的:Codegen 是 Hyper 提出的技术,而向量化则是 MonetDB 提出的,所以计算引擎的精细化也是沿着数仓开辟的路子在走。Spark 等 Hadoop 体系均走了 C... 云上便捷运维:提供一站式云托管运维的能力与组件,让用户能够分钟级地创建和销毁集群,同时提供精细化的集群运维监控告警能力。#### Stateless、瞬态集群![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-c...

干货 | ELT in ByteHouse 实践与展望

这依赖于独立于仓外的 ETL 系统,因而维护成本较高。 现在,**以火山引擎 ByteHouse 为例的云原生数据仓库,**凭借其强大的计算能力、可扩展性,开始全面支持Extract-Load-Transform(ELT)的能力,从... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666843&x-signature=Dc1qR5M19kzvHBi8iKMhJnzr3Jg%3D) ELT 任务的一个典型特征就是相对即时分析,他们的运行时间会相对较长。一般为分钟级,甚至到达小时级。目前 ClickHouse...

观点|SparkSQL在企业级仓建设的优势

再基于DWD层设计上层的据模型层,形成DM,中间会有DWB/DWS作为部分中间过程数据。从技术选型来说,从数据源的ETL到数据模型的构建通常需要长时任务,也就是整个任务的运行时间通常是小时及以上级别。而DM层主要是支持业务的需求,对实效性要求比较高,通常运行在DM层上的任务时间分钟作为单位。基于如上的分层设计的架构图可以发现,虽然目前有非常多的组件,像Presto、Doris、ClickHouse等等,但是这些组件各自工作在不同的...

Cloud Shuffle Service 在字节跳动 Spark 场景的应用实践

=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714666850&x-signature=mkG1vMctbPgPImrpjX%2Bj8gHjtws%3D)上文提到,每一个 Fetch-Failure 都可能意味着一定时间的超时等待和计算资源空跑,同时还可能意味着触发 Stage 重算,甚至作... 结合历史画像与特征诊断信息对特定作业进行自动调参。下面是一个自动调参的例子。经过若干次调参的迭代后,最终调整了两个参并达到稳定状态:* spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize: **...

特惠活动

热门爆款云服务器

100%性能独享,更高内存性能更佳,学习测试、web前端、企业应用首选,每日花费低至0.55元
60.00/1212.00/年
立即购买

域名注册服务

cn/top/com等热门域名,首年低至1元,邮箱建站必选
1.00/首年起32.00/首年起
立即购买

DCDN国内流量包100G

同时抵扣CDN与DCDN两种流量消耗,加速分发更实惠
2.00/20.00/年
立即购买

产品体验

体验中心

云服务器特惠

云服务器
云服务器ECS新人特惠
立即抢购

白皮书

一图详解大模型
浓缩大模型架构,厘清生产和应用链路关系
立即获取

最新活动

爆款1核2G共享型服务器

首年60元,每月仅需5元,限量秒杀
立即抢购

火山引擎增长体验专区

丰富能力激励企业快速增长
查看详情

数据智能VeDI

易用的高性能大数据产品家族
了解详情

一键开启云上增长新空间

立即咨询